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The CBERS-4 WFI Brazil Mosaic covers the entire Brazilian territory. The mosaic uses surface reflectance images from the CBERS satellite, a WFI imaging camera (or sensor) with 64 meters of spatial resolution. It is a composition of images from April to June 2020, selecting the best pixel within the period. The final product is an RGB color composite with the red (B15), NIR (B16), and blue (B13) bands.
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The Paraiba State Mosaic was generated with technologies under development in the Brazil Data Cube project, using the best pixel (free of cloud and cloud shadows) for three months (April, May, and June 2020). This mosaic was generated using CBERS-4A (55 meters).
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This is a land cover classification map of Brazilian Amazon, from January to December of 2018. This classification was made on top of Landsat-8 biweekly cubes with spatial resolution of 30 meters, using the best pixel composition function named as Least Cloud Cover First (LCF), which was previously named Stack in BDC older versions. The input datacube was Landsat-8 - OLI - Cube Stack 16 days - v001, which was deprecated. The classification model was trained using 2303 sample points (Agriculture: 405, Forest: 1284, Pasture: 482). The spectral band used were B1, B2, B3, B4, B5, B6, and B7 along with the vegetation indices EVI and NDVI; the clouded observation were identified using the Fmask4 algorithm and estimated using linear interpolation. The classification algorithm was Random Forest. The post-processing included masking water (using Pekel et al 2016). This product was funded by the Brazilian Development Bank (BNDES).
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This is a land cover classification map of Brazilian Caatinga, from January to December of 2017. This classification was made on top of Landsat-8 16 days data cubes with spatial resolution of 30 meters, using the best pixel composition function named as Least Cloud Cover First (LCF), which was previously named Stack in BDC older versions. The input datacube was Landsat-8 - OLI - Cube Stack 16 days - v001, which was deprecated. The classification model was trained using 9324 sample points of the classes Agriculture 172, Country formation 577, Forest (Formação florestal) 222, Savanna 4819, Pasture 3538. The spectral band used were B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7, along with the vegetation indices EVI and NDVI; the clouded observation were identified using the Fmask algorithm and estimated using linear interpolation. The classification algorithm was Random Forest. The post-processing consisted on cropping the images to the biome's boundary. This product was funded by the Brazilian Development Bank (BNDES).
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This land cover classification refers to a study area in Mato Grosso state, in the Cerrado biome. For this map, the CBERS-4/WFI monthly data cube was used, with a spatial resolution of 64 meters, using the best pixel composition function named as Least Cloud Cover First (LCF), which was previously named Stack in BDC older versions. This experiment uses the time series of an agricultural calendar year, from September 2018 to August 2019, extracted from the CBERS-4/WFI data cube. The input datacube was CBERS-4 (WFI) Cube Identity - v001, which was deprecated. The classification was made using 852 samples (Annual Crop: 257; Natural Vegetation: 245; Pasture: 216; Semi-Perennial Crop: 134) and the following data cube bands: bands red, green, blue, and near-infrared along with the EVI, NDVI, GEMI, GNDVI, NDWI2, PVR indices. We trained a multi-layer perceptron for a deep learning classification network to classify the data cube using sits R package. This product was funded by the Brazilian Development Bank (BNDES).
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Mosaico temporal no recorte do Bioma Amazônia à partir de 2000 discretizado em uma série histórica anual com início em 2000 e atualizada todo ano, após a liberação dos dados de desmatamento do PRODES. Os mosaicos utilizam imagens do satélite Landsat ou similares para minimizar o problema de cobertura de nuvens, registrar e quantificar as áreas desmatadas acima de 6,25 hectares. O PRODES considera como desmatamento a supressão da vegetação nativa, independentemente da futura utilização destas áreas.
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Avisos de área de degradação e desmatamento à partir de Agosto de 2016. O mapeamento utiliza imagens do satélite Landsat ou similares, para registrar e quantificar as áreas de avisos produzidas no projeto Deter. Sobre as CLASSES do Deter O processo do desmatamento acontece por corte raso, quando a cobertura da vegetação é totalmente removida em uma única intervenção, ou pode ser o resultado de eventos de degradação recorrentes que progressivamente comprometem a estrutura original da vegetação. Para o mapeamento dos alertas são utilizadas imagens do satélite Landsat ou similares, para localizar áreas associadas às classes de: - I - Desmatamento: Desmatamento corte raso, Desmatamento com vegetação e Mineração; - II - Degradação: Degradação e Cicatriz de incêndio florestal; - III - Exploração madeireira: Corte Seletivo Tipo 1 e 2, a partir das seguintes definições: Corte seletivo Desordenado e Corte seletivo Geométrico. # Desmatamento corte raso (DESMATAMENTO_CR) Áreas em que se observa a supressão completa da vegetação nativa, independentemente de qualquer evidência de uso posterior. # Desmatamento com vegetação (DESMATAMENTO_VEG) Áreas em que há evidência de supressão da vegetação nativa e ao mesmo tempo, de outra cobertura vegetal. Esta classe refere-se a áreas de degradação progressiva, ou que pela presença de cobertura de nuvens foram apenas detectadas algum tempo após a supressão da cobertura original. # Mineração (MINERACAO) Áreas de vegetação nativa que foi convertida para áreas de atividade de extração mineral. Predominam nesta classe as atividades de garimpo artesanal. # Degradação (DEGRADACAO) São áreas onde houve perda incompleta do dossel florestal e consequente exposição do solo, persistindo uma vegetação com indivíduos arbóreos e/ou com estrutura semelhante a estágios inicial e intermediário inicial de sucessão florestal. # Cicatriz de incêndio florestal (CICATRIZ_DE_QUEIMADA) Áreas onde se identificam sinais de alterações na cobertura vegetal em decorrência da ação do fogo, podendo ou não persistir vegetação arbórea. # Corte seletivo Desordenado (CS_DESORDENADO) Áreas associadas à exploração madeireira convencional, em que os indivíduos arbóreos de espécies de interesse comercial são removidos sem planejamento. Caracterizam-se pela irregular das estradas, ramais e pátios de estocagem com dimensões irregulares e dispostos de forma aleatória no interior da floresta. # Corte seletivo Geométrico (CS_GEOMETRICO) Áreas associadas à exploração madeireira com plano de manejo, caracterizadas pela disposição regular e geométrica das estradas e pátios de estocagem no interior da floresta. Nome das colunas e significado. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- fid: código de identificação seguido de digito verificador que indica: ("_curr" tabela corrente e "_hist" tabela de histórico) classname: Nome das classes atribuídas aos avisos, podendo ser: para degradação: ('CICATRIZ_DE_QUEIMADA', 'CS_DESORDENADO', 'CS_GEOMETRICO', 'DEGRADACAO') e para desmatamento ('DESMATAMENTO_CR', 'DESMATAMENTO_VEG', 'MINERACAO'); quadrant: Atualmente fora de uso para as imagens CBERS. No passado foi utilizada como parte da informação das imagens AWFI; path_row: Path e Row (orbita ponto) das imagens usadas na identificação do aviso; view_date: Data das imagens usadas na identificação do aviso; sensor: Nome do sensor embarcado no satélite, usado na obtenção da imagem; satellite: Nome do satélite que obteve a imagem; areauckm: Área do aviso ou porção dele que intercepta uma unidade de conservação; uc: Nome da unidade de conservação interceptada pelo aviso; areamunkm: Área do aviso ou porção dele que intercepta um município. Use esta coluna em operações de soma de área; municipality: Nome do município interceptado pelo aviso ou porção dele; geocodibge: Código do município proveniente do dado do IBGE; uf: Nome da Unidade da Federação na qual o aviso ou porção dele está localizado; areatotkm: Área calculada antes da fragmentação por intersecção. Não deve ser somada. Usada apenas para finalidade de filtro pela área original do aviso e disponível apenas no arquivo shapefile da área de downloads para usuários cadastrados; publish_month: Indicador temporal mensal. Usada apenas para fins de configuração da dimensão temporal no GeoServer, e não disponível no shapefile da área de download; Nota sobre o SHAPEFILE: Ao exportar para shapefile os nomes das colunas sempre são reduzidos para dez (10) caracteres. Exemplo: a coluna "municipality" será renomeada para "municipali".
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Landsat-8/OLI image mosaic of Brazilian Amazon biome with 30m of spatial resolution. The mosaic was prepared in support of TerraClass project. The true color composition is based on the OLI bands 4, 3 and 2 assigned to RGB channels. The temporal composition encompasses 03-months of images, starting in July 2016 and ending in September of 2016, with a best pixel selection approach called Least Cloud Cover First (LCF). More information on LCF can be found at Brazil Data Cube web site (https://brazil-data-cube.github.io/specifications/processing-flow.html#temporal-compositing). This Image Mosaic used more than 1200 Landsat/OLI scenes and was generated based on an existing data cube of Landsat images.
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Earth Observation Data Cube generated from Copernicus Sentinel-2/MSI Level-2A product over Brazil. This dataset is provided in Cloud Optimized GeoTIFF (COG) file format. The dataset is processed with 10 meters of spatial resolution, reprojected and cropped to BDC_SM grid Version 2 (BDC_SM V2), considering a temporal compositing function of 16 days using the Least Cloud Cover First (LCF) best pixel approach.
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Os dados de avisos de desmatamento exibidos na aplicação AMS - Amazon Situation Room, são provenientes da base oficial do projeto DETER-B e incluem alguns atributos extras obtidos de processos de agregação de polígonos de desmatamento, chamado de cluster de desmatamento, atributos obtidos do cruzamento com dados do CAR - Cadastro Ambiental Rural e atributos obtidos do cruzamento com dados do CNFP - Cadastro Nacional de Florestas Públicas. Detalhes sobre os dados DETER-B de entrada: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/f2153c4a-915b-48a6-8658-963bdce7366c CAR - Baixado de https://car.gov.br/publico/ em agosto/2019 CNFP - Baixado de https://www.florestal.gov.br/cadastro-nacional-de-florestas-publicas em julho/2021 Descrição das colunas padrão do DETER-B publicação oficial --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- classname: Nome das classes atribuídas aos avisos, podendo ser: para degradação: ('CICATRIZ_DE_QUEIMADA', 'CS_DESORDENADO', 'CS_GEOMETRICO', 'DEGRADACAO') e para desmatamento ('DESMATAMENTO_CR', 'DESMATAMENTO_VEG', 'MINERACAO'); quadrant: Atualmente fora de uso para as imagens CBERS. No passado foi utilizada como parte da informação das imagens AWFI; path_row: Path e Row (orbita ponto) das imagens usadas na identificação do aviso; view_date: Data das imagens usadas na identificação do aviso; sensor: Nome do sensor embarcado no satélite, usado na obtenção da imagem; satellite: Nome do satélite que obteve a imagem; areatotalkm: Área calculada antes da fragmentação por intersecção. Não deve ser somada. Usada apenas para finalidade de filtro pela área original do aviso; areauckm: Área do aviso ou porção dele que intercepta uma unidade de conservação; uc: Nome da unidade de conservação interceptada pelo aviso; areamunkm: Área do aviso ou porção dele que intercepta um município. Use esta coluna em operações de soma de área; municipality: Nome do município interceptado pelo aviso ou porção dele; uf: Nome da Unidade da Federação na qual o aviso ou porção dele está localizado; Descrição das colunas de agregação --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ncar_ids: numero inteiro que indica quantas unidades do CAR fazem intersecção com o alerta; car_imovel: texto com lista dos identificadores de cada unidade do CAR que faz intersecção com o alerta; continuo: valor original é numero inteiro sendo 0 ou 1 e mapeado para (0=não e 1=sim) indicando se faz parte de um desmatamento continuo; velocidade: numero fracionário que indica a área desmatada em um cluster pelo numero de dias em que esta ativo. (hectares/dia); deltad: numero inteiro que indica há quantos dias o cluster está ativo; est_fund: dado textual com o nome curto proveniente de interseção com matriz de estrutura fundiária (ver tabela de domínio nomes_estrutura_fundiaria); dominio: dado textual que indica o nome da unidade no cadastro nacional de floresta publica; tp_dominio: dado textual que indica o tipo da unidade no cadastro nacional de floresta publica (ver tabela domínio tipo_cnfp); Cluster de desmatamento --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Calculado em memoria para representar um conjunto de desmatamentos próximos. Usa técnica de buffer com limiar de proximidade de até 60 metros entre os polígonos de desmatamento. tipo_cnfp: Tabela de tipos das unidades relacionados à forma de proteção --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- "TIPO A" "USO MILITAR" "TIPO A" "PROTECAO INTEGRAL" "TIPO A" "OUTROS USOS" "TIPO A" "USO SUSTENTAVEL" "TIPO B" "SEM DESTINACAO" nomes_estrutura_fundiaria: Tabela de domínio com apelidos e nomes das estruturas fundiárias proveniente de compilado de dados do CAR(SFB/MAPA), Unidades de Conservação Federal e Estadual (ICMBio/MMA), Terras Indígenas(FUNAI/MJ) e Projeto Assentamento Rural (INCRA/MAPA): Fonte INPE/MCTI em agosto/2021 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- "BACKG" "Background" "TI" "Terra indigena" "UCE" "Unid. Cons. Estadual" "UCF" "Unid. Cons. Federal" "AC" "Área Consolidada" "APP_MR" "Área Preservação Permanente - margem rio" "AIMOV" "Área do Imóvel" "VNAT" "Vegetação Nativa" "RLA" "Reserva legal aprovada averbada" "RLP" "Reserva legal proposta" "APP_TM" "Área Preservação Permanente - topo morro" "POU" "Pousio" "UREST" "Uso Restrito" "QUIL" "Área Quilombola" "PAR" "Projeto Assentamento Rural" Nota sobre o SHAPEFILE: Ao exportar para shapefile os nomes das colunas sempre são reduzidos para dez (10) caracteres. Exemplo: a coluna "municipality" será renomeada para "municipali".